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2024年2月1日 · 本文深入介紹Stable Diffusion，一個革命性的開源AI圖像生成系統，涵蓋其工作原理、應用場景及如何自行使用這一技術。 什麼是Stable Diffusion？ Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細 ...
- 你為什麼學程式？問為什麼超重要！你問過自己為什麼要學程式嗎？是想要有個帶得走的能力、想加值職能、想轉職、想賺更多錢？或是你只是單純認為，現在的人不會程式好像怪怪的、大家都在學程式所以我也要學？
- 如何知道學會了？用用看就知道！「學會」很難定義，容易讓人糾結。維元建議，與其糾結「學會」，應該關注「學了要怎麼用」。因為「學」和「用」是不同的事情，但「學」其實就是為了要「用」。
- 沒經驗如何證明有能力？從作品集和部落格開始。學了要怎麼用的下一題，便是：沒有相關經驗，怎麼證明自己有能力？去找工作會有人要嗎？首先，要有「沒經驗是合理的」這個健康的心態。
- 怎麼學完？其實持續學更重要！自學一段時間後，你一定會想知道「怎麼學完」？但現實就是，程式語言、科技領域知識推陳出新，你永遠都學不完。而大部分人、尤其轉職者，時間一定是非常有限。
2023年2月7日 · 五力分析模型. 如何用數據做競品分析. 定性分析. 定量分析. 數據可視化. 結語. 競品分析是商業戰略中不可或缺的一環，幫助企業揭示對手的策略與市場定位，從而在市場競爭中站穩腳跟。. 這項分析不僅僅是搜集數據，更重要的是將數據轉化為洞察力，進而 ...
2024年1月8日 · 內容目錄. 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？. 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二 ...
- 資料分析師、資料科學家、資料工程師，有何差異？
- 想成為資料科學家，如何累積作品？
- 小結
三者的差異簡單來講可分為： 1. 資料分析師：負責找到問題，是第一步（數據分析師的3個必備技能與工作內容） 2. 資料科學家：在不知道解決方法的情況下，負責找出一個解法，在過程中也會用到分析 3. 資料工程師：在所有已知的解決方法中，挑選一個適合作法，每天都在做取捨 其中資料科學家，與資料工程師這兩個職位，通常在國外大公司如 Facebook、Google 通常沒有明確的區分，重點是聘你進去後能夠幫公司解決問題，如果本身有相關技能最好，沒有技能，有資源的公司也會讓你去學。 如果是比較小、資源不太充足的公司，就會很明確地說要什麼樣的人，因為他們已經有既有的問題在等你了。 資料科學家、資料分析師、資料工程師，實務上如何在資料團隊分工
在資料科學社群平台 Kaggle累積作品是蠻好的入門方式。很多人來應徵資料科學家時，會展示在 Kaggle 的作品、建了哪些 AI 模型。但要注意，更重要的是面試官想知道你如何去挖掘背後的問題，如何看待資料，你的想法與其他人有何差異。因此除了展示作品集外，還是要著重對問題本身的分析。
資料科學家的工作，很高的佔比在於與人溝通需求、拆解及分析問題，其中會運用到溝通能力及批判性思考，並藉由數理與統計知識進行決策，最後，才是使用機器學習與技術能力建立模型，提出解決方案。 因此，想進入資料科學的領域，成為優秀的資料科學家，除了硬技能的掌握外，更需要擁有分析與拆解問題的思維，才能釐清問題的癥結點，提出最有效的解決方案。
2023年3月22日 · 4. 解決不同問題的 Excel 公式與函數 4.1 將多個文本字符串連接時 這時候你可以使用CONCATENATE函數。CONCATENATE 函數用於將兩個或更多的文字字符串連接為一個文字字符串。 例如，=CONCATENATE(A1, " ", B1) 將結合 A1 和 B1 單元格的內容，並在中間插入一個空格。 ...
2023年11月28日 · 影音和實作式學習：YouTube 教學影片. 影像和實作式學習：各種能透過操作看到成果的網站. 實作練武的地方： Codepen. 練武的目標. 靈感來源：Dribbble. debug 工具：DevTools. 說到學習切版，學習的資源和方法何其的多。. 有些人適合閱讀文章，有些人則適合透過影音來 ...
